Revolucionando el análisis de datos con la IA generativa

La IA generativa ha surgido como una tecnología innovadora al generar algunos casos de uso increíbles y valiosos en el campo del análisis de datos. La IA generativa ha revolucionado el panorama del análisis de datos al introducir capacidades sin precedentes en el procesamiento, la interpretación y la generación de valor de los datos. Desde que la IA generativa irrumpió en escena por primera vez en 2022, las organizaciones han estado explorando formas de utilizar la IA generativa para mejorar las experiencias de los clientes, reducir los costos y aumentar la eficiencia. Esta publicación es mi opinión sobre cómo la IA generativa está dando forma a la forma en que las organizaciones interactúan con sus datos, los analizan y obtienen valor de ellos.

El desafío empresarial en torno al análisis de datos

Los datos son el elemento vital de cualquier organización, pero generar información significativa a partir de una cantidad abrumadora de datos es como intentar convertir el heno en oro. Me recuerda la ironía acuosa de Rime of the Ancient Mariner, que decía "Agua, agua por todas partes, ni una gota para beber", excepto que aquí cambiaría eso a "Datos, datos por todas partes, ni ningún valor para ver". Las empresas todavía luchan por generar valor a partir de los datos, ya que estos se vuelven cada vez más complejos y, a menudo, provienen de fuentes dispares. El gran volumen de datos, la información aislada en los distintos departamentos y la complejidad de las estructuras y los tipos de datos hacen que sea casi imposible interpretar y crear una comprensión compartida de los datos en varios dominios. También está el hecho de que el 80% de los datos no están estructurados (como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, videos, archivos de audio y documentos) y no son fácilmente accesibles para el análisis. Los usuarios comerciales no técnicos a menudo enfrentan desafíos con herramientas analíticas complejas y terminan contratando científicos de datos capacitados a medida que los presupuestos se disparan. Además, los datos evolucionan con el tiempo y los tomadores de decisiones no pueden darse el lujo de perderse información en tiempo real para mantenerse a la vanguardia.

Casos de uso habituales de la IA generativa analítica

Ahora que he mencionado algunos de los desafíos en torno a los datos organizacionales, compartiré mi visión sobre cómo Gen AI está llegando a nuestro rescate.

La IA generativa se basa en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), que son modelos de aprendizaje profundo a gran escala entrenados previamente con grandes cantidades de datos. Los transformadores pueden generar texto, imágenes, videos, gráficos, informes y resúmenes en función de una indicación. Una indicación es una instrucción que le dice a una herramienta de IA generativa qué hacer, como "resumir esta publicación de blog en 50 palabras o menos". Los desarrolladores de IA generativa crean modelos de IA, que se basan en grandes volúmenes de datos, que los usuarios comerciales pueden usar para tomar decisiones, predicciones o recomendaciones. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, donde los algoritmos se programan explícitamente, la IA generativa basada en datos se destaca en el aprendizaje de patrones, relaciones y comportamientos a partir de los datos que encuentra.

Un caso de uso relacionado con los datos para Gen AI es la automatización de la limpieza y el preprocesamiento de datos, la generación de información en tiempo real, el modelado predictivo de escenarios y la generación y visualización automatizadas de informes. Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizar Gen AI para analizar los patrones de compra de los clientes, generar recomendaciones de marketing personalizadas, predecir los requisitos de inventario e incluso optimizar las estrategias de precios. Aquí es donde comienza la magia de Gen AI, y la lista de casos de uso es extensa y en constante crecimiento. Al utilizar Generative AI, puede transformar su análisis de datos de un proceso complejo y lento que solo los especialistas pueden comprender a una herramienta de toma de decisiones ágil, accesible e inteligente.

Pero esto es solo el comienzo. El diagrama anterior muestra aún más aplicaciones de Gen AI en el análisis de datos, entre ellas: pruebas en SQL o Python mediante la generación de consultas o código a partir de indicaciones en lenguaje natural, generación automatizada de metadatos al solicitarle a Gen AI que cree descripciones y etiquetas para conjuntos de datos, creación de un chatbot para brindar soporte al cliente las 24 horas, los 7 días de la semana, según las políticas y la documentación de su organización, información empresarial generativa (BI) al solicitarle a Gen AI que cree paneles o visualizaciones de sus datos, e incluso el uso de Gen AI para realizar análisis únicos de un conjunto de datos en particular.

Introducción a Gen AI en sus análisis

Antes de utilizar Gen AI en su proceso de análisis o BI, primero determine si sus datos están listos. Esta publicación de blog ¿Sus datos están listos para Gen AI? puede ayudarlo con ese proceso. Texto a SQL/Python: superando la brecha técnica

Una de las capacidades de Gen AI que me parece especialmente interesante es su capacidad de convertir indicaciones en lenguaje natural en consultas SQL precisas. Imaginemos a un director de marketing que quisiera entender la segmentación de clientes sin tener conocimientos técnicos profundos. En lugar de depender de ingenieros de datos, ahora puede simplemente ingresar "Muéstrame el 10 % superior de clientes por gasto anual que realizaron compras en los últimos tres meses" en Gen AI y obtener una respuesta.

La IA generativa traduce instantáneamente este mensaje legible por humanos en una consulta SQL compleja y recupera la información precisa que se necesita. Esta capacidad ahorra tiempo, sí, pero lo que me parece especialmente poderoso es que permite a los usuarios no técnicos realizar análisis de datos sofisticados de forma independiente. La IA generativa puede, por sí sola, derribar los silos y democratizar el acceso a los datos en todas las organizaciones.

Más allá de la generación de SQL, la IA generativa va un paso más allá y acelera los flujos de trabajo de la ciencia de datos al convertir descripciones en lenguaje natural en código Python completamente funcional. Los científicos y analistas de datos ahora pueden describir sus requisitos analíticos en un lenguaje sencillo, y el sistema genera los scripts Python correspondientes para la manipulación de datos, el análisis estadístico y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Para obtener más información sobre este tema, esta publicación del blog, Generative AI in data analytics - how AI is making it easily to access data (IA generativa en el análisis de datos: cómo la IA facilita el acceso a los datos) , puede resultar útil.

IA conversacional: transformando indicaciones en información significativa

La inteligencia artificial de última generación tiene el potencial de generar recomendaciones inteligentes y sugerencias contextuales que tengan un impacto en el mundo real. Considere estos escenarios prácticos: un proveedor de atención médica utiliza inteligencia artificial de última generación para analizar los resultados de los pacientes en varios departamentos, o una cadena minorista identifica oportunidades de venta cruzada mediante la generación de análisis complejos del comportamiento de los clientes. La inteligencia artificial de última generación puede brindar recomendaciones al identificar posibles patrones ocultos en los datos, sugerir análisis adicionales relevantes, destacar posibles riesgos o correlaciones que podrían no ser evidentes de inmediato y ofrecer información contextual que mejore la toma de decisiones.

Al utilizar Gen AI, por ejemplo, un director de ventas que consulte los ingresos mensuales podría no solo recibir los datos solicitados, sino también obtener información adicional sobre posibles oportunidades de crecimiento, tendencias estacionales o segmentos de mercados emergentes.

Generación automatizada de metadatos

Este es uno de mis usos favoritos de Gen AI, porque puede encargarse de tareas que son importantes pero que pueden resultar tediosas para los humanos. Gen AI puede crear automáticamente metadatos contextuales y enriquecidos para productos de datos mediante el análisis del contenido y la estructura de los conjuntos de datos. Puede generar descripciones completas e identificar y sugerir etiquetas relevantes para los activos de datos.

Los modelos de etiquetado semántico pueden crear etiquetas inteligentes que tengan en cuenta el contexto y utilizar la comprensión del lenguaje natural para identificar relaciones matizadas entre elementos de datos. Las funciones de etiquetado automático mejoran la capacidad de descubrimiento y la gestión de datos, lo que aumenta la eficiencia al ahorrar tiempo en la creación manual de etiquetas.

A su vez, esos metadatos enriquecidos no solo simplifican la colaboración al compartir activos con partes interesadas internas o externas, sino que también facilitan el cumplimiento de las políticas y controles de gobernanza de datos.

Chatbots: potenciando la atención al cliente

Las organizaciones han estado utilizando la IA conversacional para mejorar los servicios al cliente con la ayuda de chatbots. La IA conversacional funciona mediante el aprendizaje automático (ML), que aprende de interacciones pasadas, y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que responde a las interacciones humanas. Los chatbots simulan conversaciones humanas para mejorar la experiencia del cliente al brindar respuestas instantáneas las 24 horas del día.

Los chatbots pueden ayudar a reducir o eliminar los tiempos de espera para consultas básicas y ayudar a los usuarios a encontrar información relevante en tiempo real. Los chatbots pueden ser útiles en la integración de bases de conocimiento y en la provisión de respuestas contextuales a los usuarios. Todos estos beneficios contribuyen en gran medida a mejorar la satisfacción del usuario, reducir los costos de soporte y brindar asistencia consistente y personalizada a los usuarios. Si bien todos estos beneficios parecen lucrativos, debemos asegurarnos de que los chatbots se prueben exhaustivamente con restricciones y barreras de seguridad claramente definidas para garantizar la precisión y la relevancia de las respuestas.

Gen BI: democratizando el análisis de datos

Esta es una de mis aplicaciones favoritas de Gen AI, porque creo que la mayoría de los usuarios internos pueden beneficiarse de tener acceso directo a los datos de la empresa. “BI generativa” es un término que utilizo cuando los usuarios empresariales utilizan la IA conversacional para acceder a los datos de la empresa y generar visualizaciones y paneles personalizados. De este modo, su herramienta Gen AI se convierte en una herramienta Gen BI.

Puede utilizar Gen BI para proporcionar análisis de IA de autoservicio, que pueden integrar PNL, herramientas de creación para crear paneles personalizados, integraciones de datos y colaboración para facilitar el consumo de informes.

En esencia, lo que hace Gen BI es democratizar el acceso a los análisis sacándolos de las manos del equipo de BI y entregándolos directamente a los usuarios. Gen BI ayuda a que más usuarios y partes interesadas no técnicos trabajen directamente con los datos. La integración de la IA en las soluciones de BI permite la generación automatizada de paneles dinámicos, la creación de gráficos y diagramas inteligentes, recomendaciones de visualización automatizadas y representaciones de datos sensibles al contexto.

Próximos pasos: Probar Gen AI con sus datos

En esta publicación del blog, señalé algunos de los desafíos que presenta el análisis de datos y proporcioné cinco casos de uso que puede probar para comenzar a usar Gen AI en sus análisis hoy mismo. Gen AI tiene el poder de hacer que todos sus datos aislados sean más accesibles y, en última instancia, más utilizables para todo, desde chatbots de clientes hasta paneles de ventas esclarecedores.

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